六度空间（广度优先遍历 · 数据结构

原理就看书吧，看书吧，六度空间的解读好麻烦啊，陈越姥姥的讲解赛高了。

“六度空间”理论又称作“六度分隔（Six Degrees of Separation）”理论。这个理论可以通俗地阐述为：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”如图1所示。

图1 六度空间示意图

“六度空间”理论虽然得到广泛的认同，并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来，试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因，这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具，能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。

假如给你一个社交网络图，请你对每个节点计算符合“六度空间”理论的结点占结点总数的百分比。

输入格式:

输入第1行给出两个正整数，分别表示社交网络图的结点数N（1<N≤104，表示人数）、边数M（≤33×N，表示社交关系数）。随后的M行对应M条边，每行给出一对正整数，分别是该条边直接连通的两个结点的编号（节点从1到N编号）。

输出格式:

对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比，精确到小数点后2位。每个结节点输出一行，格式为“结点编号:（空格）百分比%”。

输入样例:

10 9
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9

9 10

输出样例:

1: 70.00%
2: 80.00%
3: 90.00%
4: 100.00%
5: 100.00%
6: 100.00%
7: 100.00%
8: 90.00%
9: 80.00%
10: 70.00%

代码如下：

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define ERROR -1   //标记错误,表示生成树不存在
#define MAXSIZE 100
#define MaxVertexNum 100
#define SIX 6 int Visited[MaxVertexNum];
typedef int Vertex;
typedef int WeightType;
typedef char DataType; typedef struct ENode *PtrToENode;
struct ENode{ Vertex V1, V2; //有向边  WeightType Weight; //权重
};
typedef PtrToENode Edge; typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode;
struct AdjVNode{  Vertex Adjv; //邻接点下标 WeightType Weight; //边权重 PtrToAdjVNode Next;
}; typedef struct Vnode{  //顶点表头节点的定义 PtrToAdjVNode FirstEdge; //边表头指针 DataType Data; //存顶针的数据 //注意：很多情况下，顶点无数据，此时Data可以不用出现
}AdjList[MaxVertexNum ]; //AdjList是邻接表类型 typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{ int Nv;//顶点数  int Ne;//边数 AdjList G;//邻接表
};
typedef PtrToGNode LGraph; typedef int Position;
typedef struct QNode *PtrToQNode;
struct QNode{int *Date;Position Front, Rear;int MAXSize;
};
typedef PtrToQNode Queue; Queue CreateQueue(int MAXSize)
{  Queue Q = (Queue)malloc(sizeof(struct QNode)); Q->Date = (int*)malloc(MAXSize*sizeof(int)); Q->Front = Q->Rear = 0;Q->MAXSize = MAXSize;return Q;
}  bool isFull(Queue Q)
{ return ((Q->Rear+1)%Q->MAXSize==Q->Front);
} bool IsEmpty(Queue Q)
{ return (Q->Front==Q->Rear);
} int DeleteQ(Queue Q)
{ if(IsEmpty(Q)) { printf("队列空");return ERROR;}else{ Q->Front = (Q->Front+1)%Q->MAXSize;//printf("Front = %d ", Q->Front);//printf("delete = %d\n",Q->Date[Q->Front]);return Q->Date[Q->Front];}
} bool AddQ(Queue Q, int X)
{ if(isFull(Q)) { printf("队列满");return false;} else{ Q->Rear = (Q->Rear+1)%Q->MAXSize;Q->Date[Q->Rear] = X;//   printf("Rear = %d ", Q->Rear);//  printf("add = %d \n", Q->Date[Q->Rear]);return true;}
} LGraph CreateGraph(int VertexNum)
{  Vertex V;  //初始化一个 VertexNum 个顶点但没有边的图 LGraph Graph;  Graph = (LGraph)malloc(sizeof(struct GNode));  Graph->Nv = VertexNum; Graph->Ne = 1;//初始化邻接表头指针 for(V=1; V<Graph->Nv; V++)   Graph->G[V].FirstEdge = NULL;  return Graph;
}  void InitializeVisited(int Nv)
{ Vertex V; for( V=1; V<=Nv; V++ ) { Visited[V] = false; // printf("**** = %d \n", V); }
} //Visited[]为全局变量，已经初始化为false
int SDS_BFS(LGraph Graph, Vertex S) //广度优先
{ Queue Q; Vertex V, Last, Tail;PtrToAdjVNode W;int Count, Level; Q = CreateQueue(MAXSIZE);//创建空列队，MAXSIZE为外部定义的常数 //访问顶点S：此处可根据具体访问需要改写 //Visit(S); Visited[S] = true;Count = 1;Level = 0;Last = S;AddQ(Q, S);//S入队 第一次只有头结点入队 while(!IsEmpty(Q)) {V = DeleteQ(Q);//弹出结点 //    printf(" [%d] ", V);for(W=Graph->G[V].FirstEdge; W; W = W->Next){ //对图中的每个顶点W //若W是V的邻接点且并未访问过 if(!Visited[W->Adjv])//若为被访问过 //Visit(W); { Visited[W->Adjv] = true; Count++; Tail=W->Adjv;//当前层尾 AddQ(Q, W->Adjv);//W->Adjv入队 } } if( V==Last ){Level++;//printf("%d ", Level);Last = Tail;}if(Level==SIX) break; }   //DestoryQueue(Q); return Count;
}  void SIX_Degrees_of_Separation( LGraph Graph )
{ Vertex V;int Count = 0;for(V=1; V<=Graph->Nv; V++){InitializeVisited(Graph->Nv);Count = SDS_BFS(Graph, V);//printf("\n");//printf("count = %d ", Count);printf("%d:", V);if( V<10 )printf("  ");elseprintf(" ");printf("%.2f%%\n", 100.0*(double)Count/(double)Graph->Nv);}
} void InsertEdge(LGraph Graph, Edge E)
{ PtrToAdjVNode NewNode; //插入边<V1, V2>//为V2建立新的邻接点                                                    NewNode = (PtrToAdjVNode)malloc(sizeof(struct AdjVNode));                   NewNode->Adjv =E->V2;  //将V2插入V1的表头           NewNode->Next = Graph->G[E->V1].FirstEdge;      Graph->G[E->V1].FirstEdge = NewNode;                                                               //若是-无向图-还需议案插入<V2, V1>// 为V1建立新的邻接点 NewNode = (PtrToAdjVNode)malloc(sizeof(struct AdjVNode)); NewNode->Adjv = E->V1; //将V1插入V2的表头 NewNode->Next = Graph->G[E->V2].FirstEdge; Graph->G[E->V2].FirstEdge = NewNode;
} LGraph BuildGraph()
{ LGraph Graph; Edge E; Vertex V; int Nv, i; scanf("%d", &Nv); //读入顶点个数 Graph = CreateGraph(Nv); scanf("%d", &(Graph->Ne)); //读入边数 if( Graph->Ne!=0 ) E = (Edge)malloc(sizeof(struct ENode));//建立边结点  //读入边，格式为“起点，终点， 权重”，插入邻接矩阵  for( i=0; i<Graph->Ne; i++) {                                                                                             scanf("%d %d", &E->V1, &E->V2); InsertEdge(Graph, E); }  return Graph;
}  int main()
{LGraph Graph = BuildGraph();SIX_Degrees_of_Separation(Graph);return 0;
}

编译器：DEV C++

六度空间（广度优先遍历 · 数据结构 · 图）相关推荐

图的深度优先遍历和广度优先遍历_图的深度优先遍历（DFS）与广度优先遍历（BFS）的c语言实现...
头文件 #pragma warning( disable : 4996)#pragma once#ifndef _GRAPH_H_#define _GRAPH_H_ #define MAX_VERTE ...
有向图的广度优先遍历_图的两种遍历方式
1 引言遍历是指从某个节点出发,按照一定的的搜索路线,依次访问对数据结构中的全部节点,且每个节点仅访问一次. 在二叉树基础中,介绍了对于树的遍历.树的遍历是指从根节点出发,按照一定的访问规则,依次访 ...
深度优先遍历和广度优先遍历_图与深度优先搜索和广度优先搜索
什么是图? 图是一种复杂的非线性表结构.由若干给定的点一级任意两点间的连线所构成.图通常用来描述事物之间的特定关系, 代表的就是事物, 线就是事物之间所具有的关系.例如社交网络就是一种典型的图关系, ...
【数据结构-图】1.图的构造和遍历（基本理论+代码）
一.图的基本概念图: 图G是一个有序二元组(V,E),其中V称为顶集(Vertices Set),E称为边集(Edges set),E与V不相交.它们亦可写成V(G)和E(G).其中,顶集的元素被称 ...
图文详解两种算法：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）
图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS) 阅读本文前,请确保你已经掌握了递归.栈和队列的基本知识,如想掌握搜索的代码实现,请确保你能够用代码实现栈和队列的基本操作. 深度优先遍 ...
Python实现深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）
一,简介深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫 ...
a - 数据结构实验之图论一:基于邻接矩阵的广度优先搜索遍历_数据结构--图
故事凌今天基本知识点图可说是所有数据结构里面知识点最丰富的一个, 自己笨的知识点如下: 阶(oRDER), 度: 出度(out-Degree), 入度(in-Degree) 树(Tree), 森 ...
分别用邻接矩阵和邻接表实现图的深度优先遍历和广度优先遍历_数据结构｜图的邻接表与深度、广度优先搜索
线性存储元素时,元素的关系也同时确定了.而非线性数据结构就不同了,需要同时考虑存储数据元素和数据元素的关系. 由于图的结构比较复杂,任意两个顶点之间都可能存在联系,因此无法以数据元素在存储区中的物理位 ...
数据结构之图:邻接矩阵和邻接表、深度优先遍历和广度优先遍历
简介线性表是一种线性结构,除了头结点和尾节点,线性表的每个元素都只有一个前取节点和一个后继节点.而树结构则相较于线性表更加复杂,它描述的关系为数据元素之间的父子关系,也是现实世界父子关系的缩影, 一 ...
【2023王道数据结构】【图】通过C++实现图的BFS（广度优先遍历）算法求单源最短路径问题C、C++完整实现（可直接运行）
~~~笔锋至此又怎能平淡而终,故事开始便不承认普通✌✌✌ ✌ 题目及题解持续更新中 [2023王道数据结构目录]课后算法设计题C.C++代码实现完整版大全题目: 通过C++实现图的BFS(广度优先遍 ...

六度空间（广度优先遍历 · 数据结构 · 图）

六度空间（广度优先遍历 · 数据结构 · 图）相关推荐

最新文章

热门文章